[发明专利]基于深度学习的半监督数据自动标注方法、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 202211547222.6 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115759244A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 王汝卓;王雅儒;程建伟 | 申请（专利权）人： | 武汉极目智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0895 | 分类号： | G06N3/0895;G06N3/09;G06N3/096;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京清大紫荆知识产权代理有限公司 11718 | 代理人： | 秦亚群 |
| 地址： | 430040 湖北省武汉市武汉东湖新技术开发区高新*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的半监督数据自动标注方法、计算机设备及存储介质，方法包括：获取帧对齐的待标注多模态数据集；对待标注数据集中部分数据人工标注，将待标注数据集划分为已标注数据集和未标注数据集；基于BEV深度学习算法对未标注数据集进行自动标注，获取已标注数据集和新的未标注数据集；对新的未标注数据集是否为空进行判断；若新的未标注数据集不为空，则基于二分类深度学习算法，对新的已标注数据集和新的未标注数据集进行评估。本发明设计的方法采用半监督的方式对数据集进行自动标注，同时采用二分类深度学习算法对标注的结果进行评估及优化，能够大大提高自动标注的深度学习算法输出的标注结果的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 监督 数据 自动 标注 方法 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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